• 首個采用高分辨率太陽觀測數據訓練的太陽物理學人工智能 (AI) 基礎模型，旨在深入探索太陽動態(tài)表面，對可能干擾地球和太空技術的太陽天氣做出有效規(guī)劃。
• 該模型已發(fā)布在 Hugging Face 開源平臺，旨在加快科學發(fā)現進程，助力全球科研與技術社區(qū)共享 AI 技術。
• 研究人員還發(fā)布了已知規(guī)模最大、系統整理的太陽物理學數據集，加速數據驅動的太空天氣研究。

/美通社/ – 近日，IBM（紐交所代碼：IBM）與美國國家航空航天局 (NASA) 聯合發(fā)布了一款開創(chuàng)性的開源基礎模型，可理解高分辨率的太陽觀測數據，從而預測太陽活動對地球和太空技術的影響。該模型名為"Surya"（梵語意為"太陽"），標志著AI應用于太陽圖像解讀和太空天氣預報研究方面的重大進步；它提供了一種創(chuàng)新工具，幫助保護 GPS 導航、電網、電信等關鍵基礎設施免受太陽天氣變化的影響。

IBM-NASA

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太陽遠在 9300 萬英里之外，但它對現代生活的影響卻相當直接而且越來越大。太陽耀斑和日冕物質拋射可能會摧毀衛(wèi)星、干擾航空導航、引發(fā)停電，并對宇航員構成嚴重的輻射風險。隨著人類對太空技術的依賴不斷加深，以及深空探索計劃的持續(xù)推進，準確的太陽天氣預報變得至關重要。

隨著人類對技術的依賴程度不斷增加，我們面對太空天氣的脆弱性也日益凸顯。根據保險公司勞合社 (Lloyds) 創(chuàng)建的系統性風險場景，未來五年內全球經濟可能面臨 2.4 萬億美元的損失，其中一場假設的太陽風暴威脅就可能造成 170 億美元的損失。近期發(fā)生的太陽活動 ¹ 已經表現出這種風險，它們干擾了全球定位系統 (GPS) 服務、迫使航班改變航線，并對衛(wèi)星造成損壞。太陽風暴的潛在影響包括：

• 對部署在太空的衛(wèi)星、航天器乃至宇航員造成危害；
• 損壞衛(wèi)星硬件以及太陽能電池板和電路；
• 航空旅行中的導航偏差，以及機組人員和乘客面臨的潛在輻射風險；
• GPS 導航被干擾而導致糧食減產。

新模型的影響不止于學術研究層面，更為實際防范措施提供了有利工具，幫助專家針對太陽風暴制定應對計劃，防止其對地球的技術基礎設施造成破壞。

IBM 研究院歐洲、英國及愛爾蘭地區(qū)負責人 Juan Bernabe-Moreno 表示："這一成果可以理解為‘太空天氣預報‘，和災害天氣事件的預案一樣，我們也需要為太陽風暴制定應對之策。Surya 提供了前所未有的預測能力，它不僅是一項技術成就，更是保護科技文明免受我們賴以生存的恒星（太陽）影響的關鍵一步。"

傳統的太陽天氣預報依賴對太陽表面的局部衛(wèi)星觀測，一直以來，研究人員難以對太陽天氣進行準確預報。Surya 基于經過精心整理、大規(guī)模的高分辨率太陽物理學數據集進行訓練，有效解決了這一傳統的局限性。該數據集旨在幫助研究人員更好地研究和評估關鍵的太空天氣預報任務。Surya 已在多項任務中進行了測試，包括預測太陽耀斑、太陽風速度、太陽極紫外光譜，以及太陽活躍區(qū)的出現。

研究人員表示，在早期測試中，太陽耀斑分類的準確率提升了16%，相較于以前的方法取得了長足進步。除了二元太陽耀斑分類任務外，Surya 還首次以可視化的方式預測了太陽耀斑，可提供高分辨率的圖像，預測最多未來兩小時耀斑可能出現的位置。

在研發(fā)過程中，研究人員面臨極為艱巨的技術挑戰(zhàn)。Surya 的訓練數據來自 NASA 太陽動力學天文臺 (Solar Dynamics Observatory) 歷經九年收集的高分辨率太陽觀測數據。這些圖像的大小是普通 AI 訓練數據的 10 倍，因此需要定制化的多架構解決方案來處理海量數據，同時確保高效率。最終模型具備前所未有的空間分辨率，能夠以普通AI 訓練無法實現的規(guī)模和上下文，解析太陽特征。

NASA 華盛頓總部首席科學數據官 Kevin Murphy 表示："我們將 NASA 深厚的科學專業(yè)知識融入頂尖的 AI 模型，以推動數據驅動的科學探索。借助使用 NASA 太陽物理學數據訓練的基礎模型，我們有望以前所未有的速度和精度分析復雜的太陽活動，從而更深入地理解太陽活動如何影響地球上的關鍵基礎設施和技術。" 

Surya模型的背后是 IBM 更廣泛的技術普及藍圖。IBM 致力于采用生成式和自動化的方法，大規(guī)模地探索、測試和發(fā)展AI算法。IBM 不僅將 AI 視成技術工具，更將其作為科學探索的推動力量，而Surya 就是一個非常有說服力的例子。通過在 Hugging Face 開源平臺上發(fā)布 Surya，IBM 和 NASA 正在積極推動先進工具的普及，助力廣大科研人員理解和預測太陽天氣，以及進行科學探索。如今，全球研究人員可以此為基礎，為所在地區(qū)和行業(yè)開發(fā)專門的應用。

該模型是 IBM 和 NASA 廣泛合作的一部分，雙方旨在利用 AI 技術探索地球及太陽系，并于此前發(fā)布了包含地理空間模型和天氣模型的Prithvi 基礎模型系列。去年，IBM 和 NASA在 Hugging Face 平臺上發(fā)布了開源的Prithvi 天氣模型，供科學家及更廣泛的群體開發(fā)短期、長期的天氣及氣候預測應用。

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